同轴电缆与双绞线

 

1.同轴传输线是一种优质宽带屏蔽传输线

[优质]:传输衰减小
[宽带]:现在我国的产品水平,已经做到0-20Gz;双绞线传输带宽约为同轴线的1/10
[屏蔽]:他把传输信号的电磁场全部限制在屏蔽层内部,不想外辐射,根据收发可逆原理,外界电磁场
              也不能穿过屏蔽层进入内部。
              而同轴干扰产生原理是另一回事,双绞线不同了,它的信号传输电磁场,理论上是分布在无限
              空间。根据收发可逆原理,外部空间电磁场也可以直接进入双绞线。双绞线无法防止外界电磁
              场进入,但采用了螺旋扭绞的办法,让两条线接收到的信号“尽量完全一样”,并采用平衡差分
              信号处理技术,把这种完全一样的“共模信号”抑制掉。这里关键是双绞线的“平衡”特性,
             “平衡”一旦有差别,干扰便乘虚而入,外界物体也会影响平衡。工程上“平衡”是相对的,不
              是绝对的,电路的“共模抑制”性能是有一定范围的。这两项实际问题,决定了双绞线的抗干
             扰能力,是有限制的,整合网络布线规则中规定强干扰情况下,必须使用屏蔽双绞线,就是这个
             道理

2.同轴和双绞线的传输特性是由国标规定的,改变不了。如视频信号上边频为6M,对于2000米传输距离,SYWV-75-5电缆衰减为40db,即电压衰减100倍,1Vp-p的6M视频信号衰减到10mv,或80db微伏,在这个电平进行视频恢复,可以保证高信噪比。具有有线电视系统设计经验的工程师,对此十分清楚;对于非屏蔽双绞线,2km的6M衰减为92db,衰减将近4万倍,比75-5同轴电缆大52db(近400倍);

3.双绞线传输2km,1Vp-p信号衰减到了25微伏,即电平为28db微伏,已经可以和电路噪声电平接近了,仅用末端补偿,信噪比会严重变坏,出路只能是提高前端电平。这就是目前双绞线传输必须采用的“前推后拉”技术方案,要求前后设备的补偿提升总能力必须大于92db,实际应该做到100db。目前我只看到一个厂家提供了60db提升能力的数据,还不知道是那个频率上的数据。需要注意的还有,前端大信号放大提升电路本身产生的固有噪声,要比末端小信号电路产生的固有噪声大很多,系统信噪比变坏的更快,有人提出双绞线传输设备接力的中继级数可以做得很多(比同轴多很多),这纯属无知的想象,理论上和实践上都是讲不通的;

结论:比较同轴和双绞线传输系统时,有两个要点必须抓住:一是比较两种线传输特性的区别,二是看传输设备的水平和性能。

 
### 同轴滤波器的工作原理 同轴滤波器是一种利用同轴电缆结构实现的滤波器件,其工作原理基于电磁场理论以及传输线理论。同轴电缆具有稳定的特性阻抗较低的损耗,在设计中可以通过调整同轴线的几何参数(如内外导体直径、介质材料等),使其表现出特定频率范围内的滤波性能[^2]。 具体来说,同轴滤波器通过控制谐振腔或分布参数电路的设计,使得某些频率成分得以通过,而其他不需要的频率被抑制。这种机制既可以用于低通、高通、带通或者带阻滤波功能的实现。例如,当需要构建一个带通滤波器时,可以采用适当长度的同轴线作为谐振元件,并结合负载电阻或其他匹配网络完成目标频段的选择性传递[^1]。 ### 应用领域 #### 通信系统 在现代无线通信设备中,同轴滤波器广泛应用于射频前端模块,用来分离不同频道间的信号干扰并优化接收灵敏度发射效率。特别是在多载波环境下,精确选择所需信道对于提高整体链路质量至关重要[^4]。 #### 测量仪器 矢量网络分析仪(VNA)等精密测试装置也常配备高性能同轴滤波组件,以便于执行精准的S参数测量任务。这类应用对连接媒介的要求极为严格——需具备极低插损、良好屏蔽效果以及恒定电气属性等特点,因此高质量标准成为不可或缺的因素之一。 #### 功率转换保护 除了上述典型用途外,还有些场景下会部署专门定制化的同轴型EMI/RFI抑制部件来保障敏感电子单元免受外部杂散能量侵害;同时还能起到稳定直流供电轨的作用,从而间接提升整个系统的可靠性水平[^3]。 ```python import numpy as np def coaxial_filter_response(frequencies, cutoff_frequency): """ Simulate the frequency response of a simple low-pass coaxial filter. Parameters: frequencies (numpy.ndarray): Array of input signal frequencies. cutoff_frequency (float): Cutoff frequency of the filter. Returns: numpy.ndarray: Filtered output amplitudes corresponding to each frequency. """ return 1 / (1 + (frequencies / cutoff_frequency)**2) # Example usage freqs = np.linspace(0, 1e6, num=1000) # Frequency range from 0Hz to 1MHz cutoff_freq = 100e3 # Set cutoff at 100kHz response = coaxial_filter_response(freqs, cutoff_freq) ```
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